软件系统架构师专业问题集

2026年软件系统架构师专业问题集一、单选题（每题2分，共20题）1.在构建分布式微服务架构时，如何处理服务间的依赖管理以避免循环依赖？A.通过服务网格（ServiceMesh）解决B.强制使用API网关统一调度C.采用事件驱动架构（EDA）解耦D.增加服务版本号动态适配2.针对高并发场景，以下哪种缓存策略最适用于减少数据库压力？A.LRU（最近最少使用）B.LFU（最不常用）C.FIFO（先进先出）D.TTL（过期时间）3.在容器化架构中，Kubernetes（K8s）相较于DockerSwarm的核心优势是什么？A.更高的资源利用率B.更简单的运维管理C.更完善的服务发现机制D.更低的部署成本4.设计高可用系统时，以下哪项不属于CAP理论的核心约束？A.一致性（Consistency）B.分区容错性（PartitionTolerance）C.可用性（Availability）D.数据冗余（Redundancy）5.针对金融行业，如何确保分布式事务的ACID特性？A.使用2PC（两阶段提交）协议B.采用本地消息表方案C.引入分布式事务框架（如Seata）D.优先保证事务的可用性6.在云原生架构中，Serverless的优势不包括？A.无需管理服务器B.成本按需付费C.难以进行性能监控D.具备弹性伸缩能力7.针对大规模数据存储，以下哪种架构最适合分层存储？A.HDFSB.MongoDBC.RedisD.Elasticsearch8.在API网关设计中，如何防止恶意请求？A.限制请求频率（RateLimiting）B.使用JWT（JSONWebToken）C.基于IP黑名单过滤D.以上均正确9.针对跨地域同步数据，以下哪种方案最适合低延迟场景？A.数据库复制（Replication）B.分布式缓存（如RedisCluster）C.时间序列数据库（InfluxDB）D.二进制日志传输（Binlog）10.在微服务架构中，服务限流的主要目的是？A.防止系统崩溃B.提高用户体验C.降低运维成本D.以上均正确二、多选题（每题3分，共10题）1.以下哪些技术可用于提升系统容灾能力？A.异地多活（Multi-ZoneActive-Active）B.数据库集群（如MySQLCluster）C.熔断器（CircuitBreaker）D.异地数据同步（如AWSS3Cross-RegionCopy）2.在消息队列设计中，以下哪些属于其核心特性？A.解耦性（Decoupling）B.可靠性（Reliability）C.延迟性（Latency）D.持久化（Persistence）3.针对电商系统，以下哪些场景适合使用缓存？A.商品详情页静态数据B.用户订单列表C.实时交易流水D.促销活动配置4.在DevOps实践中，以下哪些工具可用于CI/CD流程？A.JenkinsB.GitLabCIC.DockerD.Ansible5.针对大数据架构，以下哪些属于分布式计算框架？A.HadoopMapReduceB.SparkC.FlinkD.Elasticsearch6.在系统监控设计中，以下哪些指标属于关键性能指标（KPI）？A.响应时间（Latency）B.资源利用率（CPU/内存）C.错误率（ErrorRate）D.并发数（Concurrency）7.在微服务治理中，以下哪些技术可用于服务注册与发现？A.EurekaB.ConsulC.ZooKeeperD.Nginx8.针对移动端API设计，以下哪些原则需遵循？A.数据压缩（如GZIP）B.减少请求次数C.支持离线缓存D.统一接口版本管理9.在云原生架构中，以下哪些属于容器编排工具？A.KubernetesB.DockerSwarmC.NomadD.Marathon10.针对金融风控系统，以下哪些技术可用于实时计算？A.FlinkB.KafkaC.ElasticsearchD.SparkStreaming三、简答题（每题5分，共6题）1.简述分布式系统中的“脑裂”问题及其解决方案。2.如何设计一个支持千万级用户的秒杀系统架构？3.在微服务架构中，如何实现服务间的配置管理？4.解释“事件溯源”（EventSourcing）的核心思想及其适用场景。5.针对跨地域流量调度，如何设计低延迟的DNS策略？6.简述数据库分库分表的常见方案及其优缺点。四、论述题（每题10分，共2题）1.结合金融行业特点，论述分布式事务的实现方案及其挑战。2.对比传统单体架构与微服务架构的优劣，并分析其适用场景。答案与解析一、单选题答案与解析1.C-解析：事件驱动架构通过发布-订阅模式解耦服务，避免循环依赖。服务网格（A）主要用于流量管理和监控；API网关（B）侧重于统一接口；服务版本（D）是兼容性手段，非根本解耦。2.A-解析：LRU策略通过淘汰最久未使用的缓存项，保证高频访问数据留存，减少数据库压力。LFU（B）适用于访问频率不均的场景；FIFO（C）不考虑数据活跃度；TTL（D）仅控制缓存过期时间。3.C-解析：K8s提供更完善的ServiceDiscovery、自动扩缩容和存储卷管理，而DockerSwarm更简单但功能有限。4.D-解析：CAP理论包含一致性、分区容错性和可用性，数据冗余（D）是技术手段，非CAP约束。5.C-解析：Seata等分布式事务框架通过事务补偿机制保证金融场景的ACID特性，2PC（A）效率低；本地消息表（B）仅适用于最终一致性；优先可用（D）违反金融业务要求。6.C-解析：Serverless（A/B/D）具备弹性伸缩和按量付费，但性能监控（C）因函数隔离性更复杂。7.A-解析：HDFS设计支持冷热数据分层存储（如HDFSTieredStorage），适合大规模数据。8.D-解析：选项均正确：RateLimiting（A）防DDoS；JWT（B）身份认证；IP过滤（C）基础防护。9.B-解析：分布式缓存（如RedisCluster）通过本地内存访问实现低延迟，其他方案延迟较高。10.A-解析：限流防止系统雪崩，其他选项非主要目的。二、多选题答案与解析1.A/B/D-解析：异地多活（A）和异地数据同步（D）防数据丢失；数据库集群（B）提升单点韧性。2.A/B/D-解析：消息队列的核心是解耦（A）、持久化（D），可靠性（B）通过事务和重试保证，延迟（C）因网络等因素存在不确定性。3.A/B/D-解析：静态数据（A）、配置（D）和实时性要求低的场景适合缓存；订单流水（C）需实时写入数据库。4.A/B/D-解析：Jenkins（A）、GitLabCI（B）和Ansible（D）支持自动化部署，Docker（C）是容器技术。5.A/B/C-解析：Elasticsearch（D）是搜索引擎，非计算框架。6.A/B/C/D-解析：均为系统监控关键指标。7.A/B/C-解析：Nginx（D）是反向代理，非注册中心。8.A/B/C/D-解析：均为移动端API设计原则。9.A/B/C-解析：Marathon（D）主要面向Hadoop生态。10.A/D-解析：Flink（A）和SparkStreaming（D）支持实时计算；Kafka（B）是消息队列；Elasticsearch（C）是存储分析。三、简答题答案与解析1.脑裂问题及解决方案-问题：分布式节点因网络分区，各自选举出新的Master，导致数据不一致。-解决方案：-使用心跳检测（如Raft协议）；-设置超时重选机制；-避免多Master写入。2.秒杀系统架构设计-核心架构：-前端流量削峰（CDN+限流）；-内存缓存（Redis）锁定库存；-异步处理（消息队列）减少阻塞；-分布式锁防超卖。3.微服务配置管理-方案：-配置中心（如Apollo）；-基于环境变量动态加载；-配置版本控制（Git）。4.事件溯源思想及适用场景-思想：系统状态通过事件日志变化，查询时重放事件还原状态。-适用场景：-复杂业务逻辑系统（如订单）；-需要审计追踪的场景。5.跨地域DNS策略-方案：-使用智能DNS（如阿里云DNS）；-基于客户端地理位置解析最近节点；-配置健康检查剔除故障节点。6.数据库分库分表方案-方案：-水平分表（按ID哈希）；-垂直分库（按业务模块）；-优缺点：-提升扩展性，但增加维护复杂度。四、论述题答案与解析1.金融分布式事务实现方案及挑战-方案：-Seata（2PC增强版）；-本地消息表+异步补偿；-T